Как пермский ИИ-стартап TrafficData без миллиардных бюджетов убирает пробки в 34 регионах РФ и за рубежом

В ИТ-тусовке есть стереотип: если ты делаешь проект в сфере Smart City, у тебя за спиной должен стоять либо гигант уровня Яндекса, либо бюджет Москвы с кучей нулей. Иначе в эту нишу просто не пустят. Но команда разработчиков из Перми решила поспорить с этим правилом. Ребята создали стартап TrafficData — систему умной видеоаналитики дорожного движения. Сегодня их софт без лишнего шума рулит светофорами, строит цифровые модели дорог и разгружает перекрестки в 34 регионах России. Платформа уже работает в Перми, Саранске, Череповце и еще десятках городов, а сам стартап вовсю штурмует международные рынки — от Казахстана до Вьетнама. Как региональная команда создала продукт, который конкурирует с международными игроками, и почему для борьбы с пробками не нужно закатывать миллиарды в асфальт.

Обычно города борются с заторами старым проверенным способом — строят новые полосы и развязки. Но урбанисты давно доказали, что это тупиковый путь: больше полос — больше машин, и через пару лет новая дорога стоит в той же пробке. К тому же это дико дорого. Второй вариант — завесить весь город датчиками, радарами и закатать в асфальт индукционные петли. Но тут дорожники упираются в обслуживание. Стоит зимой пройти грейдеру или рабочим перестелить асфальт — датчикам конец. В TrafficData посмотрели на проблему проще. Зачем изобретать велосипед и тратить миллионы на новое «железо», если наши города уже усыпаны камерами? Они висят на каждом перекрестке, столбе и торговом центре. Проблема в том, что эти камеры просто пишут видео в архив. Команда решила дать им «мозг».

TrafficData — это чисто софтверная история на стыке искусственного интеллекта и компьютерного зрения. Вы подключаете к их платформе видеопоток с обычной городской камеры (или загружаете видео с квадрокоптера), а нейросеть превращает картинку в массив полезных данных.ИИ делает то, что человеку не под силу:

Но самое крутое — это интеграция с «умными светофорами». Например, во время модернизации ИТС в Саранске систему связали с дорожными контроллерами. ИИ в реальном времени видит, что на второстепенной улице скопилась пробка, а на главной сейчас пусто. Система сама дает команду: «Продли зеленый на 15 секунд». В итоге перекресток разгружается автоматически, без ручного управления.

Стартап начинался как локальный проект в Перми. Пермский край вообще известен сильной ИТ-школой, так что база у ребят была отличная. Продукт обкатывали на родных улицах: нейросети обучали в жестких условиях, натаскивая ИИ распознавать машины в суровую уральскую метель, сильный ливень и при тусклом свете разбитых фонарей. Зато софт, который прошел проверку российской зимой, оказался готов к работе где угодно. Реальные кейсы это подтверждают:

Там, за рубежом, пермяки успешно выигрывают у западных аналогов по двумя статьям: точность распознавания (она доходит до 98%) и адекватная цена, поскольку софту не нужны ультрадорогие специализированные сервера.Что это дает городам в цифрах? Обычно умный софт окупается в первые же месяцы после запуска. Понятно, что полностью убрать пробки в мегаполисе не поможет даже магия, но цифры внедрений показывают реальный результат:

История TrafficData — отличный пример так называемого bootstrap-стартапа. Ребята не сжигали миллионы инвесторских денег на красивый маркетинг, а просто делали продукт, за который клиенты готовы платить. Они вовремя увидели тренд: городам больше не нужны тонны дорогого импортного железа, которое некому обслуживать. Городам нужны умные мозги, которые можно «накатить» на уже существующую инфраструктуру. И кейс пермяков доказывает, что делать крутые ИТ-продукты мирового уровня можно из любой точки страны — была бы хорошая математическая база и рабочие алгоритмы.